Kernekoncepter
限られたデータセットサイズに対処するため、半教師学習技術と時間エンコーダを組み合わせた新手法が効果的であることを示す。
Resumé
概要
顔表情認識の重要性と挑戦
ABAW競技会へのアプローチ
問題提起
データセットのサイズ制約と一般化能力の課題
静止画像から得られる特徴の制限とバイアスへの対処方法
方法論
空間フェーズ:半教師学習によるデータ拡張
時間フェーズ:時間エンコーダによる動的な表情分析向上
実験結果
SSL技術が精度向上に寄与し、時間エンコーダが追加の改善をもたらすことを示す。
結論
新手法は効果的であり、ABAW競技会で優れた成績を収めた。
Statistik
半教師学習技術は認識性能を13.31%向上させる。
時間エンコーダの導入により、追加2.2%の精度向上が見られる。